应用于在线电商平台的大数据挖掘方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115757978A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211637801.X(22)申请日2022.12.20(71)申请人陕西晖览识江商贸有限公司地址710075陕西省西安市雁塔区西咸新区空港新城正平大街临空产业园综合楼206室GS-2371(72)发明人郭训王东昊(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06N3/04(2023.01)G06Q30/0601(2023.01)权利要求书4页说明书13页附图2页(54)发明名称应用于在线电商平台的大数据挖掘方法及系统(57)摘要本发明提供的应用于在线电商平台的大数据挖掘方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，提取到多个电商平台用户针对目标在线电商平台分别具有的目标电商行为序列；调用目标行为对比神经网络，依据目标电商行为序列，分别对多个电商平台用户中的每两个电商平台用户进行行为相关性分析，以确定出每两个电商平台用户之间是否具有电商行为相关关系；依据每两个电商平台用户之间是否具有电商行为相关关系，对多个电商平台用户进行关联处理，以构建出多个电商平台用户对应的用户关联关系网络，用户关联关系网络用于进行电商信息关联推荐。基于上述内容的实现，可以在一定程度上提高电商信息关联推荐的可靠度。CN115757978ACN115757978A权利要求书1/4页1.一种应用于在线电商平台的大数据挖掘方法，其特征在于，包括：提取到多个电商平台用户针对目标在线电商平台分别具有的目标电商行为序列，每一个所述目标电商行为序列包括对应的电商平台用户基于所述目标在线电商平台形成的多个目标电商行为；调用预先更新形成的目标行为对比神经网络，依据所述目标电商行为序列，分别对所述多个电商平台用户中的每两个电商平台用户进行行为相关性分析，以确定出每两个电商平台用户之间是否具有电商行为相关关系；依据每两个所述电商平台用户之间是否具有电商行为相关关系，对所述多个电商平台用户进行关联处理，以构建出所述多个电商平台用户对应的用户关联关系网络，所述用户关联关系网络用于进行电商信息关联推荐。2.如权利要求1所述的应用于在线电商平台的大数据挖掘方法，其特征在于，所述提取到多个电商平台用户针对目标在线电商平台分别具有的目标电商行为序列的步骤，包括：确定出待进行用户关联处理的多个电商平台用户；针对每一个所述电商平台用户，提取到该电商平台用户针对目标在线电商平台在目标时间区间内进行的每一个目标电商行为，再依据每一个目标电商行为对应的行为时间信息，对所述目标电商行为进行排序处理，以形成该电商平台用户对应的目标电商行为序列。3.如权利要求1所述的应用于在线电商平台的大数据挖掘方法，其特征在于，所述调用预先更新形成的目标行为对比神经网络，依据所述目标电商行为序列，分别对所述多个电商平台用户中的每两个电商平台用户进行行为相关性分析，以确定出每两个电商平台用户之间是否具有电商行为相关关系的步骤，包括：将两个电商平台用户分别标记为第一电商平台用户和第二电商平台用户，所述目标电商行为序列包括多个行为时间信息对应的目标电商行为，所述目标电商行为包括基于电商产品搜索形成的历史电商产品搜索行为和基于电商产品评价形成的历史电商产品评价行为；对所述第一电商平台用户对应的目标电商行为序列中包括的多个行为时间信息对应的目标电商行为进行行为关键信息挖掘，以输出该多个行为时间信息对应的行为关键信息挖掘结果；以及，依据对应的所述行为时间信息之间的先后关系，对每一个行为关键信息挖掘结果进行结果组合操作，以形成该行为关键信息挖掘结果对应的行为关键信息挖掘结果有序集合；以及，基于预先配置的目标集合元素分割数量，对该行为关键信息挖掘结果有序集合进行集合元素分割操作，以形成该行为关键信息挖掘结果有序集合对应的多个行为关键信息挖掘结果有序子集合；调用预先更新形成的目标行为对比神经网络，分别对所述第一电商平台用户对应的每一个行为关键信息挖掘结果有序子集合进行数据映射操作，以形成所述第一电商平台用户对应的多个部分行为关键信息特征分布，每一个行为关键信息挖掘结果有序子集合与一个部分行为关键信息特征分布对应，一个部分行为关键信息特征分布用于反映所述第一电商平台用户在一个子时间区间中的搜索行为代表信息和评价行为代表信息，该搜索行为代表信息基于对应的历史电商产品搜索行为确定，该评价行为代表信息基于对应的历史电商产品评价行为确定；分析输出所述第一电商平台用户对应的多个部分行为关键信息特征分布和所述第二2CN115757978A权利要求书2/4页电商平台用户对应的多个部分行为关键信息特征分布之间的特征分布匹配系数，所述特征分布匹配系数用于反映出对应的两个部分行为关键信息特征分布之间的